Asset-Driven Sematic Reconstruction of Dynamic Scene with Multi-Human-Object Interactions
作者: Sandika Biswas, Qianyi Wu, Biplab Banerjee, Hamid Rezatofighi
分类: cs.CV
发布日期: 2025-11-29
💡 一句话要点
提出基于资产驱动的动态场景语义重建方法，解决多人-多物交互下的三维重建难题
🎯 匹配领域: 支柱三：空间感知 (Perception & SLAM) 支柱五：交互与反应 (Interaction & Reaction)
关键词: 动态场景重建 三维重建 高斯溅射 多人交互 多物体交互 语义感知变形 混合方法
📋 核心要点
- 现有方法难以处理多人-多物交互场景下的动态三维重建，主要挑战在于运动复杂和遮挡频繁，导致结构一致性难以维护。
- 提出一种混合方法，结合3D生成模型、语义感知变形和高斯溅射优化，以保持对象结构并在严重遮挡下生成一致的几何体。
- 在HOI-M3数据集上验证，该数据集包含多人-多物交互的动态场景，实验结果表明本文方法优于现有技术水平。
📝 摘要（中文）
真实世界的人造环境是高度动态的，涉及多个人类以及他们与周围物体的复杂交互。对此类场景进行三维几何建模对于AR/VR、游戏和具身AI等应用至关重要，但由于运动模式多样和频繁遮挡等挑战，该领域仍未得到充分探索。三维高斯溅射(GS)在生成详细、高质量的表面几何体方面表现出显著的进步，并能快速优化底层结构。然而，基于GS的方法很少能解决多人类、多对象场景，这主要是由于上述固有的挑战。在单目设置中，这些挑战进一步放大，因为当仅基于GS的渲染损失优化场景时，在严重遮挡下保持结构一致性变得困难。为了应对这种多人类、多对象动态场景的挑战，我们提出了一种混合方法，该方法有效地结合了1)用于生成场景元素的高保真网格的3D生成模型，2)语义感知变形，即刚性物体的刚性变换和基于LBS的人类变形，以及将变形后的高保真网格映射到动态场景中，以及3)基于GS的单个元素优化，以进一步细化它们在场景中的对齐。这种混合方法有助于即使在严重遮挡下也能保持对象结构，并能生成多视角和时间上一致的几何体。我们选择HOI-M3进行评估，因为据我们所知，这是唯一一个以动态场景为特征的多人类、多对象交互数据集。我们的方法在生成此类场景的更好表面重建方面优于最先进的方法。
🔬 方法详解
问题定义：论文旨在解决多人与多物体交互的复杂动态场景下的三维重建问题。现有方法，特别是基于高斯溅射的方法，在处理此类场景时面临挑战，主要原因是场景中存在复杂的运动模式和频繁的遮挡，导致结构一致性难以维护，尤其是在单目视觉条件下。现有方法难以在遮挡情况下保持重建结构的完整性。
核心思路：论文的核心思路是结合3D生成模型、语义感知的变形以及高斯溅射优化，形成一种混合方法。3D生成模型用于生成场景元素的高保真网格，语义感知变形用于处理刚性物体的刚性变换和人类的基于LBS的变形，而高斯溅射优化则用于进一步细化元素在场景中的对齐。这种混合方法旨在利用各种技术的优势，从而在严重遮挡下保持对象结构，并生成多视角和时间上一致的几何体。
技术框架：该方法的技术框架主要包含三个阶段： 1. 3D生成模型：使用3D生成模型生成场景中各个元素（如人和物体）的高保真网格模型。 2. 语义感知变形：对场景中的元素进行语义感知变形。对于刚性物体，进行刚性变换；对于人类，进行基于LBS（Linear Blend Skinning）的变形。 3. 高斯溅射优化：利用高斯溅射（GS）对场景中的各个元素进行优化，进一步细化它们在场景中的对齐，以提高重建的精度和一致性。
关键创新：该方法最重要的技术创新在于其混合框架，它将3D生成模型、语义感知变形和高斯溅射优化相结合。与现有方法相比，该方法能够更好地处理复杂动态场景中的遮挡问题，并生成更准确、更一致的三维重建结果。现有方法通常依赖单一技术，难以同时兼顾重建的精度、一致性和鲁棒性。
关键设计：论文的关键设计包括： 1. 3D生成模型的选择：选择合适的3D生成模型，以生成高质量的场景元素网格模型。 2. 语义感知变形的实现：设计有效的语义感知变形算法，以准确地处理刚性物体的刚性变换和人类的基于LBS的变形。 3. 高斯溅射优化的策略：制定合理的高斯溅射优化策略，以进一步细化元素在场景中的对齐，并提高重建的精度和一致性。具体参数设置、损失函数和网络结构等细节在论文中未明确说明，属于未知信息。
📊 实验亮点
该方法在HOI-M3数据集上进行了评估，HOI-M3是一个包含多人类、多对象交互的动态场景数据集。实验结果表明，该方法在表面重建方面优于当前最先进的方法，证明了其在处理复杂动态场景方面的有效性。具体的性能数据和提升幅度在摘要中未给出，属于未知信息。
🎯 应用场景
该研究成果可广泛应用于AR/VR、游戏、机器人和具身AI等领域。例如，在AR/VR中，可以提供更真实、更沉浸式的用户体验；在游戏中，可以生成更逼真的角色和场景；在机器人和具身AI中，可以帮助机器人更好地理解和交互真实世界。该研究的潜在价值在于提高三维场景重建的精度和鲁棒性，从而促进相关领域的发展。
📄 摘要（原文）
Real-world human-built environments are highly dynamic, involving multiple humans and their complex interactions with surrounding objects. While 3D geometry modeling of such scenes is crucial for applications like AR/VR, gaming, and embodied AI, it remains underexplored due to challenges like diverse motion patterns and frequent occlusions. Beyond novel view rendering, 3D Gaussian Splatting (GS) has demonstrated remarkable progress in producing detailed, high-quality surface geometry with fast optimization of the underlying structure. However, very few GS-based methods address multihuman, multiobject scenarios, primarily due to the above-mentioned inherent challenges. In a monocular setup, these challenges are further amplified, as maintaining structural consistency under severe occlusion becomes difficult when the scene is optimized solely based on GS-based rendering loss. To tackle the challenges of such a multihuman, multiobject dynamic scene, we propose a hybrid approach that effectively combines the advantages of 1) 3D generative models for generating high-fidelity meshes of the scene elements, 2) Semantic-aware deformation, \ie rigid transformation of the rigid objects and LBS-based deformation of the humans, and mapping of the deformed high-fidelity meshes in the dynamic scene, and 3) GS-based optimization of the individual elements for further refining their alignments in the scene. Such a hybrid approach helps maintain the object structures even under severe occlusion and can produce multiview and temporally consistent geometry. We choose HOI-M3 for evaluation, as, to the best of our knowledge, this is the only dataset featuring multihuman, multiobject interactions in a dynamic scene. Our method outperforms the state-of-the-art method in producing better surface reconstruction of such scenes.